Kehittyneet algoritmit voivat auttaa laatimaan ja täydentämään liiketoimintamalleja, jotka perustuvat tuhansiin liiketoimintatapauksiin ja ainutlaatuisiin olosuhteisiin, jotka ovat olennaisia tietylle organisaatiolle. Tekoälyn avulla voidaan esimerkiksi parantaa radikaalisti markkinointia ja asiakaspalvelua sekä optimoida ketjujen hallintaa. Useat yritykset, valtion laitokset ja akateemiset instituutiot käyttävät jo tekoälyä toiminnan ja arvon parantamiseen. Kaikkien uusien organisaatioiden liiketoimintamallien on otettava tekoäly huomioon ja hyödynnettävä sen tarjoamia suuria mahdollisuuksia. Näin ne voivat jatkuvasti muuttua ja sopeutua pysyäkseen kilpailukykyisinä nykyisessä nopean teknologisen ja yhteiskunnallisen muutoksen aallossa. Maailmanlaajuisia esimerkkejä ovat esimerkiksi Netflix, Airbnb, Facebook, Google, Amazon, Smart Finance ja Uber.
Jotta saat yleiskuvan tekoälyn sovellettavuudesta, alla on valikoima tapauksia ja parhaita käytäntöjä tekoälyn todellisesta käytöstä yrityksissä:
Jotta saat yleiskuvan tekoälyn sovellettavuudesta, alla on valikoima tapauksia ja parhaita käytäntöjä tekoälyn todellisesta käytöstä yrityksissä:
ARUTEC on alkanut ottaa tekoälyä käyttöön prosessiautomaatioon liittyvällä liiketoimintalinjalla. Tarkemmin sanottuna prosessilla, joka aloittaa minkä tahansa mekaanisen laitteiston valmistuksen suunnitteluprosessin: periaatekaavioiden (P&ID) lukeminen. Periaatekaavio on piirustus (pdf), joka sisältää kaavion, jossa on esitys kohteista, joita tarvitaan mekaanisen asennuksen valmistamiseen suunnitellun teknisen ratkaisun kehittämiseksi.
Bilbolaget Bollnäs (Bollnäsin autoliike) on Volvo-, Renault- ja Dacia-merkkisten autojen jälleenmyyjä. Täällä tarjotaan täydellinen ratkaisu auton omistamiseen. Siihen kuuluvat rahoitus sekä vakuutusratkaisut. Sen toiminnassa käytetään tekoälyä vianetsinnän, korjausten ja huoltotarpeiden optimoimiseksi. Tekoälyä käytetään myös kohdennettuun markkinointiin. Autoliikkeessä on myös lasikorjaamo, rengashotelli ja -korjaamo sekä huoltoasema.
Tutkimus Ontarion yliopistossa, jossa analysoitiin reaaliaikaisesti vastasyntyneiden tehohoidossa oleviin ennenaikaisiin vauvoihin kiinnitettyjen laitteiden telemetriaa. Järjestelmät ennustivat suurella tarkkuudella, milloin ennenaikainen lapsi sai infektion. Vaikka kliiniset oireet ilmenivät vasta 48 tuntia myöhemmin. Tutkijat ja kliinikot eivät vieläkään tiedä, MITEN kone tunnisti infektion puhkeamisen. Tässä tapauksessa tärkeää oli kuitenkin se, että se VOI. Viime kädessä tiimin oli voitava työskennellä ja toimia korrelaation perusteella ymmärtämättä täysin syy-yhteyttä.